最小支撑树算法在基因表达数据聚类分析中的应用

聚类分析已成为对基因表达数据进行挖掘以提取生物医学信息的主要方法.本文提出了基于图论的最小支撑树(Minimum spanning tree,MST)聚类算法,用MST表示多维基因表达数据,可将数据的聚类转换为对最小支撑树的分割,相对于传统聚类方法,最小支撑树算法具有形象直观、对一些准则函数能产生全局最优解等优点;将MST算法分别与Memetic algorithm及人工免疫算法(Artificial immune network,aiNet)相结合,则产生更优化的聚类结果.对酵母基因表达数据的实验结果表明,最小支撑树聚类算法是一种有效的基因表达数据的聚类方法.     

异构计算系统中独立任务调度的混合遗传算法

有效的任务调度是异构计算系统获取高性能的关键因素之一,由于任务调度问题是NP-困难的,为了获取尽可能好的解,文献中存在许多启发式调度算法.针对异构计算系统的独立任务调度问题,基于遗传算法和最小完成时间算法MCT(Minimum Completion Time),提出一种新的混合遗传算法,它采用遗传算法来进化任务调度的优先队列,然后再使用MCT算法把优先队列解码为一个有效的调度,与文献中其它算法进行比较表明,它不但能产生更好的调度结果,而且有很好的收敛速度.      

并联H桥DC/DC变换器软开关技术研究

与传统的Buck电路相比,基于H桥并联的DC/DC变换器可以实现电压的双极性输出和故障时的冗余控制,非常适合用于大功率电动机正反转控制的场合。分析了并联H桥型DC/DC变换器的结构组成和双脉宽调制(PWM)模式。为了降低双脉宽调制下H桥型DC/DC变换器的开通和关断损耗,对无源软开关技术进行了分析,重点探讨了RCD缓冲电路和最小应力缓冲电路之间的性能差异,指出最小应力软开关技术可以获得更好的软开关性能,并就将其用于双脉宽调制下的并联H桥DC/DC变换器进行了仿真研究。仿真结果表明:最小应力软开关技术用于双脉宽调制下并联H桥DC/DC变换器时,可以实现开关管的零电压开通和零电流关断。     

多种故障树求解方法的测试与分析

在完善故障树分析中主要参数(最小割集、最小路集、不交化最小割集和不交化最小路集)之间相互转化运算的基础上，建立了故障树的定性、定量分析的多种方法，提出了不同结构故障树选择适用方法所应遵循的原则。这些方法和选用原则的合理应用能有效的降低兀IA的“NP”困难，为FTA的简化提供了新的途径。     

填充函数法在发动机加力最小油耗模式控制中的应用

主要研究了航空发动机性能寻优控制(PSC)算法问题。提出一种用于解决非线性约束优化问题的基于填充函数方法(FFM)的实时优化控制策略。通过构造填充函数,该算法可以在优化计算过程中能够不断跳出局部最优点,使得算法本身具备了全局寻优能力。详细介绍了其算法主要内容与实现途径,基于上述的填充函数优化算法,以某型涡扇发动机加力最小油耗优化控制模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机性能寻优控制问题时,相比传统的序列线性规划方法在全局寻优方面具有更好的效果。     

自由飞行下基于转盘式立交桥的冲突解脱算法

自由飞行的实施能够增加空中飞行的流量,但增大了飞行冲突发生的可能性.为此,三维空间中考虑了CNS性能、速度分布、防撞系统及人为因素对碰撞风险的影响,建立碰撞风险模型来计算最小安全间距.当飞机之间接近最小安全间距时,为确保航空器的飞行安全,必须对飞机进行解脱,提出了空中转盘式立交桥的构想,用于自由飞行下的冲突解脱.     

自由飞行下基于冲突区域的最小安全间距研究

自由飞行是解决空域拥挤、节省飞行时间的有效方式,为保障飞行安全,对自由飞行下的最小安全间距进行研究.针对自由飞行空域中处于不同高度且有垂直运动的航空器,构建了一种圆柱形的冲突区域,从而建立了基于冲突区域的碰撞风险模型.对于给定的安全目标水平,利用爬山法对最小安全间距进行求解.算例验证了模型的可行性.     

一种全自动的检测方法用于SAR-ATI的GMTI

针对星载SAR-ATI处理的中间结果,提出了一种称为"两步-类高斯拟合"完全自适应的检测方法。该方法可以完全自动地实现杂波和噪声中的运动目标检测,避免了传统方法作联合高斯数据的假定,无须推导SAR-ATI干涉图的理论概率密度函数。此外,该方法还可以大大降低系统的虚警概率并用仿真研究了最小可检测速度。     

基于MMSE的近似最优Lattice Reduction辅助线性并行检测算法

现有基于Lattice Reduction (LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距.针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法.该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测.仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5 dB.     

基于网络复杂性的最小刚性编队通信拓扑生成

基于编队通信拓扑的网络复杂性,提出了一种多智能体系统最小刚性编队通信拓扑生成算法。首先基于刚度矩阵生成最小刚性编队通信拓扑的方式,找出智能体编队的最小刚性通信拓扑集;然后从降低通信消耗等方面建立网络复杂性评价指标,采用熵权法对各指标权重进行求解,给出网络复杂性的计算方法;基于此评价指标,在最小刚性通信拓扑集中找出网络复杂性最小的编队通信拓扑。仿真结果表明,该算法能有效减少编队通信拓扑网络复杂性,简化通信拓扑结构。